Imaging Temporal Changes with Time-Lapse Seismic and GPR Methods – Rybnik Dam Survey
Notice bibliographique
Résumé
Summary The Rybnik reservoir and its main dam, built in 1971, serve as a key element in power generation and flood mitigation. Over the years, the dam has faced multiple flood events, including the catastrophic 1997 flood. In 2024, it withstood southern Poland’s largest flood of the past decade. Two seismic campaigns were conducted in 2023 and 2024 to support dam monitoring. Both used 3C seismic acquisition geometries and were enhanced by Distributed Acoustic Sensing (DAS) and Spectral Ground Penetrating Radar (SGPR). Various fibre-optic cables, interrogators, and seismic sources, including sledgehammers and industrial sources, were tested in dense 5-meter spacing to develop a cost- and time-efficient methodology for dam investigation. The resulting dataset enables an innovative, high-resolution approach to monitoring structural conditions. SGPR proved critical for imaging the uppermost 8 meters, beyond the capability of seismic methods. The DAS and 3C data captured seasonal variations and revealed the underlying geological structure, including remnants of the original riverbed. These findings are particularly relevant for detecting water seepage beneath the dam, which must be monitored precisely. The work is crucial in the context of ageing hydrotechnical infrastructure and increasing environmental stressors.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».